离线版nvidia-docker安装包

适用场景

离线版nvidia-docker安装包是为那些无法直接联网或需要在封闭环境中部署深度学习开发环境的用户量身定制的解决方案。它特别适用于以下场景：

1. 企业内网环境：企业内部服务器通常无法直接访问外部网络，离线安装包可以轻松解决这一问题。
2. 安全敏感环境：如政府机构或金融机构，需要严格控制外部依赖的引入。
3. 快速部署：离线安装包可以大幅减少安装时间，避免因网络问题导致的安装失败。
4. 多节点部署：在集群环境中，离线安装包可以统一分发，确保所有节点的环境一致性。

适配系统与环境配置要求

离线版nvidia-docker安装包支持以下系统与环境配置：

操作系统

• Ubuntu 18.04/20.04/22.04
• CentOS 7/8
• Debian 10/11

硬件要求

• NVIDIA显卡（支持CUDA）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 20GB可用磁盘空间

软件依赖

• Docker Engine（版本19.03或更高）
• NVIDIA驱动（与CUDA版本兼容）

资源使用教程

步骤1：下载离线安装包

将离线安装包下载到目标机器上，确保文件完整且未被损坏。

步骤2：安装Docker

如果目标机器尚未安装Docker，请先安装Docker Engine。离线安装包中通常包含Docker的安装脚本或二进制文件。

步骤3：安装NVIDIA驱动

确保NVIDIA驱动已正确安装，并且与CUDA版本兼容。可以通过运行nvidia-smi命令验证驱动是否正常工作。

步骤4：安装nvidia-docker

解压离线安装包，运行安装脚本。安装完成后，重启Docker服务以生效。

步骤5：验证安装

运行以下命令验证nvidia-docker是否安装成功：

docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果能够正确显示GPU信息，则说明安装成功。

常见问题及解决办法

问题1：安装过程中提示依赖缺失

解决办法：检查离线安装包是否包含所有依赖文件，或手动安装缺失的依赖。

问题2：运行nvidia-docker时提示权限不足

解决办法：将当前用户加入Docker用户组，并重启Docker服务：

sudo usermod -aG docker $USER
sudo systemctl restart docker

问题3：GPU无法识别

解决办法：

1. 确认NVIDIA驱动已正确安装。
2. 检查Docker是否支持GPU功能，可以通过docker info命令查看。
3. 确保nvidia-docker运行时配置正确。

问题4：离线安装包版本不兼容

解决办法：下载与系统环境和CUDA版本匹配的离线安装包，避免版本冲突。

通过以上步骤和解决方案，您可以轻松完成离线版nvidia-docker的安装与配置，为深度学习开发提供稳定可靠的环境支持。